在本课程中，我们的主要目标是向您介绍使用最强大的算法交易语言 MQL5 的神经网络进行机器学习的领域。我们的目标是为您在开发自我优化软件时所需的原则和概念打下坚实的基础，这些软件以与人脑学习相同的方式从数据中学习。

本课程是为机器学习的完全初学者设计的。不需要统计学、线性代数或复杂的数学理解的先验知识。您将获得母乳喂养的一切，我们将简化所有流程和内容，而不会消除其在您的学习中的价值或影响。

在本课程中，我们将首先向您介绍数据科学以及它与人工智能和机器学习的关系。然后，我们将仔细研究机器学习以及机器学习过程中涉及的模型类型。然后，我将简要地向您介绍神经网络的世界、算法交易中常用的神经网络类型以及设计神经网络模型所涉及的过程。

为了了解神经网络计算、训练和预测中涉及的概念和过程，我们将在 excel 中从头开始构建一个非常简单的神经网络，并训练它从 RSI 指标和移动平均线中识别买入信号。这对于帮助您理解使用神经网络进行监督学习的基础非常有用，使您能够轻松完成 MQL5 编码过程。

在本课程中，我们将使用矩阵和向量数据类型而不是简单的数组来存储大部分数据。因此，我们将通过查看它们的声明、它们的初始化以及如何操作它们，从头开始向您介绍这些新数据类型。

然后，我们将在 MQL5 上从头开始编写一个神经网络，旨在找到 RSI 和布林带指标中暗示牛市或熊市的隐藏模式。我们将通过使用反向传播来训练我们的神经网络来识别市场并将其分类为看涨和看跌类别。

加入我们的本课程，准备好对神经网络的强大功能感到惊讶。这门课程不适合胆小的人，而是适合那些敢于探索人工智能无限前沿的人。准备好接受挑战、沉浸和着迷，踏上这场智力冒险。

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